ആരോഗ്യസംരക്ഷണ ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകളുടെയും ജോലിസ്ഥലത്തെ വിശകലന വിദഗ്ധരുടെയും ഉപബോധമനസ്സ് ദൃശ്യങ്ങളിൽ ക്രമമായി ചിട്ടപ്പെടുത്തിയ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, അൽഗോരിതങ്ങൾ, പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഡാറ്റ, വർണ്ണാഭമായ ഗ്രാഫുകളും ചാർട്ടുകളും മാറ്റുന്ന വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സമാനമായതും. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണ്.
വാസ്തവത്തിൽ, ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകൾ ദിവസേന ഒരു ഘടകവുമായി ഗ്രാപ്പിൾ ചെയ്യുന്നു - ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ. വലിയ ഡാറ്റാ ബൂം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തെ വളരെയധികം സ്വാധീനിച്ചിട്ടുണ്ട്. ക്ലിനിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ, ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ, എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ സാങ്കേതിക മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് റിപ്പോർട്ടുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR), കൂടാതെ അതിലേറെയും ഡാറ്റാ ഉൽപ്പാദനത്തിൻ്റെ വലിയ അളവുകൾക്ക് കാരണമായി.
വാസ്തവത്തിൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നത് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം ഏതാണ്ട് കണക്കിലെടുക്കുന്നു എന്നാണ് മൊത്തം ഡാറ്റയുടെ 30% സൃഷ്ടിച്ചത്. കൂടാതെ, ശരാശരി, ഒരു ആശുപത്രി ഓരോ വർഷവും 50 പെറ്റാബൈറ്റിലധികം ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റയുടെ 80% വും ഘടനാരഹിതമാണ് എന്നതാണ് ക്യാച്ച്.
അതെന്താണ്, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ, വിപ്ലവകരമായ വിപ്ലവങ്ങൾ, ഹെൽത്ത്കെയർ ആർ&ഡി, നൂതനത എന്നിവയെ അത് എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു? ഈ ലേഖനത്തിൽ നമ്മൾ കണ്ടെത്തും.
ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ: ഒരേ കാപ്സ്യൂളിൻ്റെ രണ്ട് ഭാഗങ്ങൾ
സൃഷ്ടിക്കുന്ന എല്ലാ ഡാറ്റയും രണ്ട് വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നിന് കീഴിലാണ്. ഇനി, രണ്ടും എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് എന്ന് നമുക്ക് മനസ്സിലാക്കാം.
ഹെൽത്ത് കെയറിലെ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ
നേരായതും ഭംഗിയായി ക്രമീകരിച്ചതും എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റിലുള്ളതുമായ ഏത് ഡാറ്റയും ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയാണ്. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- യൂണിവേഴ്സൽ അല്ലെങ്കിൽ യൂണിഫോം ഫോർമാറ്റുകൾ പേര്, തീയതി, മെഡിക്കൽ കോഡുകൾ എന്നിവയ്ക്കും മറ്റും ശരിയായ ആട്രിബ്യൂഷനുകൾക്കൊപ്പം
- ഇന്ററോപ്പറബിളിറ്റി, അവരുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ സ്പെക്ട്രത്തിലുടനീളമുള്ള ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പങ്കാളികൾക്ക് അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് വഴിയൊരുക്കുന്നു
- കണ്ടെത്തലും പ്രോസസ്സും ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ, റഫറൻസിങ്, റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവയും മറ്റും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിന്
ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ
| ക്ലിനിക്കൽ & മെഡിക്കൽ കോഡുകൾ | ICD, CPT കോഡുകൾ, ലാബ് ഫലങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ |
| ജനസംഖ്യാപരമായ വിവരങ്ങൾ | രോഗിയുടെ പേര്, പ്രായം, ജനനത്തീയതി, ലിംഗഭേദം, പ്രദേശം എന്നിവയും മറ്റും |
| ശാരീരിക അളവുകളും പ്രധാന ഘടകങ്ങളും | ഉയരം, ഭാരം, ഹൃദയമിടിപ്പ്, ശരീര താപനില, സമാനമായത് |
| മരുന്നുകൾ | നിർദ്ദേശിച്ച മരുന്നുകൾ, ഡോസുകൾ, അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ്റെ ഷെഡ്യൂളുകൾ, അലർജികൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും |
ഹെൽത്ത് കെയറിലെ ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റിൽ ലഭ്യമല്ലാത്തതോ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതോ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതോ ആയ ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയും ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയുടെ വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിൽ, സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയുടെ അളവ് അതിൻ്റെ എതിരാളിയെ മറികടക്കുന്നു.
ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ രോഗലക്ഷണങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നുവെങ്കിൽ, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ അടിസ്ഥാന യുക്തിയും മറ്റ് സൂക്ഷ്മതകളും വെളിച്ചത്ത് കൊണ്ടുവരുന്നു. ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ, നമുക്ക് യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഉദാഹരണങ്ങൾ
| മെഡിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ | ആരോഗ്യ വിദഗ്ധർ രേഖപ്പെടുത്തിയ കുറിപ്പടികൾ പോലുള്ള ഓഫ്ലൈൻ മെഡിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ. |
| മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ | എംആർഐ, സിടി അല്ലെങ്കിൽ അൾട്രാസൗണ്ട് സ്കാനറുകൾ പോലുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ച ഏതൊരു ചിത്രവും |
| ഓഡിയോവിഷ്വൽ ഡാറ്റ | രോഗികളുടെ കൂടിയാലോചനകൾ, അഭിമുഖങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ശസ്ത്രക്രിയാ നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഭാഗമായ ഓഡിയോ, വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ഡാറ്റ |
| രോഗി സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ | ധരിക്കാവുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്നും വാമൊഴിയായി ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന വിവരങ്ങളിൽ നിന്നും സമാനമായവയിൽ നിന്നും ലഭ്യമാണ് |
| സോഷ്യൽ മീഡിയയും ആശയവിനിമയ ഡാറ്റയും | അതുപോലെ രോഗിയുടെ ഫീഡ്ബാക്ക് വിശകലനം കൺസൾട്ടേഷനായി രോഗികൾ അപ്ലോഡ് ചെയ്തതോ ആരോഗ്യപരിചരണ വിദഗ്ധർ മുഖേനയോ അപ്ലോഡ് ചെയ്തു, ഇമെയിലുകൾ കൈമാറി, അയച്ചതും സ്വീകരിച്ചതുമായ സന്ദേശങ്ങൾ, അതുപോലെയുള്ളവ |
| ജനിതക ഡാറ്റ | പാരമ്പര്യരോഗങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു വ്യക്തിയുടെ ഡിഎൻഎ റിപ്പോർട്ടുകളും വിശകലനങ്ങളും സംബന്ധിച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ |
[ഇതും വായിക്കുക: AI മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് സംഗ്രഹം: നിർവ്വചനം, വെല്ലുവിളികൾ, മികച്ച രീതികൾ]
പ്രവർത്തനങ്ങൾ മുതൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വരെ: ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ എങ്ങനെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യാം
അസംഖ്യം തരത്തിലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ തന്നെ അത് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും നൽകുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (എഐ), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ), അനലിറ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ ഡാറ്റ തരം സംഘടിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കായി ഇത് മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യാം.
ഇത് സാധ്യമാകുന്ന വഴികൾ നോക്കാം.
ഹെൽത്ത് കെയറിൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, എൻഎൽപിക്ക് ഒരു ഡോക്ടറുടെ കൈയക്ഷരം വായിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും മാത്രമല്ല, ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാത്ത വശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും. കൂടാതെ, ഇതിന് മണിക്കൂറുകൾ വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ ഉള്ളടക്കം പാഴ്സ് ചെയ്യാനും ആവശ്യാനുസരണം ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യാനും സാധാരണക്കാർക്ക് പ്രവർത്തിക്കാനും കഴിയും.
വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ പ്രവചന വിശകലനം
- സൂചക ഫലങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുക
- സൂചകമായ ഫലങ്ങളുള്ള ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുകയും പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക
- പരിഹാരങ്ങൾ മനസിലാക്കുകയും ശുപാർശ ചെയ്യുകയും ഭാവിയിൽ സാധ്യമായ സംഭവങ്ങളും ഫലങ്ങളും പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുക
ഇവ മൂന്നും രൂപപ്പെടുന്നു വിവരണാത്മകവും പ്രവചനാത്മകവും പ്രവചനാത്മകവും യഥാക്രമം അനലിറ്റിക്സ്.
[ഇതും വായിക്കുക: ഹെൽത്ത്കെയർ AI-യിലെ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷൻ എന്താണ്? നിർവചനം, സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ & ഉപയോഗ കേസുകൾ]
ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിൽ, പ്രവചനാത്മക വിശകലനം ജീവിതത്തെ മാറ്റിമറിക്കാൻ കഴിയും, കാരണം അത് ഭാവിയിൽ വളരെ സാധ്യതയുള്ള ഒരു ഫലത്തിലേക്ക് ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാൻ കഴിയും. ഉപയോഗം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അത്തരം ആശയങ്ങൾ ഒരു അടിസ്ഥാന യാഥാർത്ഥ്യമാകാൻ അനുവദിച്ചു. ജീവിതശൈലി, പ്രായം, ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം എന്നിവയും അതിലേറെയും പരിഗണിച്ച ശേഷം, ഒരു നല്ല ട്യൂമർ മാരകമായ ഒന്നായി മാറുമോ എന്ന് പ്രവചനാത്മക വിശകലനത്തിലൂടെ മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
അതുപോലെ, ജീനോമിക് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യമായ വിശകലനത്തിലൂടെ, ഒരു വ്യക്തിക്ക് പ്രമേഹം, ഹൃദ്രോഗം അല്ലെങ്കിൽ അൽഷിമേഴ്സ് എന്നിവ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ടോ എന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ പ്രവചന വിശകലനത്തിന് സഹായിക്കാനാകും. ഇത് ജീവിതവും മരണവും തമ്മിലുള്ള വിശകലനമാണ്, കാരണം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിദഗ്ധർക്ക് മരുന്നുകൾ ശുപാർശ ചെയ്യാനോ അവബോധം വളർത്താനോ അവസരങ്ങൾ തടയുന്നതിന് ജീവിതശൈലി മാറ്റങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനോ കഴിയും.
രോഗനിർണ്ണയത്തിനും ചികിത്സയ്ക്കുമുള്ള എണ്ണമറ്റ വഴികൾ നാം സമാഹരിക്കുകയും സംഘടിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ തുറക്കുന്നു. ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഒരു സന്ദർഭം കൊണ്ട് അവയെ സജ്ജമാക്കുക. അനുയോജ്യമായ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ശരിയായ ഉപയോഗത്തിലൂടെ, അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് തടസ്സരഹിതമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഘട്ടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാനും നിങ്ങളുടെ ഹെൽത്ത്കെയർ അൽഗോരിതങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ കൈവശമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടാം. നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ-നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യങ്ങൾക്കുമായി ഞങ്ങൾ ബെസ്പോക്ക്, ധാർമ്മിക ഉറവിടമുള്ള ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ഡാറ്റ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇന്നുതന്നെ ഞങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുക.
